谷歌云发布《初创公司技术指南：AI Agents》，提出以ADK为核心、Vertex AI Agent Engine为部署底座、AgentOps为运维理念的全栈技术路线图，解决从原型到生产级系统的挑战。文章详解三种接地技术：基础RAG通过外部知识库检索减少幻觉；GraphRAG构建知识图谱理解概念关系；Agentic RAG作为最终形态，使Agent能主动分析和制定检索计划，实现动态知识探索。

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谷歌云（Google Cloud）于近期发布了一份长达60余页的纲领性文件——《初创公司技术指南：AI Agents》。

这并非又一份高谈阔论的行业白皮书，而是一份深入工程实践、充满“代码味”的全栈技术路线图。它系统性地回答了当前所有AI Agent开发者面临的核心挑战：如何从一个充满潜力的原型（Prototype），走向一个稳定可靠、可规模化、负责任的生产级（Production-ready）系统？

这份指南的核心论点是：构建真正有价值的AI Agent，早已超越了模型选型和提示词工程的范畴，它是一门新兴的、跨领域的工程学科。谷歌为此提出了一个以 Agent Development Kit (ADK) 为核心，以 Vertex AI Agent Engine 为部署底座，以 AgentOps 为运维理念的完整、自洽的技术体系。

本文将对这份重磅指南进行深度编译，旨在为所有大模型领域的技术从业者、创业者和研究者，清晰地呈现谷歌在AI Agent领域的战略布局与最佳实践。

RAG: 奠基性的第一步

检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是最基础的接地模式。它通过在生成答案前从外部知识库检索相关信息，并将其作为上下文注入到LLM中，从而有效减少幻觉，并使Agent能够访问最新信息。

GraphRAG: 更智能的接地

GraphRAG通过构建知识图谱，让Agent不仅能匹配相似的文本片段，更能理解概念之间的关系（例如：“症状 -> 原因 -> 治疗方法”），实现更深层次的、结构化的知识检索。

Agentic RAG: 动态推理与检索

这是接地技术的最终形态。Agentic RAG将Agent从一个被动的数据接收者，转变为一个主动的、有推理能力的知识探索者。Agent能够分析复杂查询，自主制定一个多步骤、多工具的检索计划，并顺序执行，以找到最佳信息。例如，一个Agent可以：

1. 分析一张植物照片以识别其物种。
2. 然后自主检索该物种的详细养护说明。
3. 最后综合信息给出一个完整的、有事实依据的回答。

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